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Home Teaching SS2017 Bildverstehen I: Methoden der industriellen Bildverarbeitung (IN2023)

Bildverstehen I: Methoden der industriellen Bildverarbeitung (IN2023)

Dauer2 SWS
ArtVorlesung
SemesterSS2017
VortragendeProf. Dr. Carsten Steger
LehrzielTeilnehmer der Vorlesung verstehen die wesentlichen Hardware-Komponenten eines industriellen Bildverarbeitungssystems, sowie die Theorie, Datenstrukturen und Implementierung der wichtigsten Algorithmen der industriellen Bildverarbeitung. Sie sind in der Lage, Bildverarbeitungsaufgaben zu analysieren und können diese Kenntnisse und Fähigkeiten nutzen, um industrielle Bildverarbeitungsanwendungen zu lösen.
SpracheDeutsch
TermineSiehe TUMonline
PrüfungDie Prüfung über die Vorlesung erfolgt schriftlich (Dauer: 60 Minuten) oder mündlich (Dauer 30 Minuten). Die Anmeldung erfolgt über TUMonline.


Die Vorlesung gibt eine detaillierte Beschreibung der praxisrelevanten Methoden und Algorithmen, die zur Lösung von Anwendungen in der industriellen Bildverarbeitung verwendet werden. Die Auswahl der Verfahren orientiert sich an den häufigsten Einsatzgebieten der Bildverarbeitung in der Industrie: Lageerkennung, Form- und Maßprüfung und Objekterkennung. Der Schwerpunkt der Vorlesung ist die Beschreibung der Verfahren und ihrer Grundlagen. Beispiele aus der Praxis zeigen die typischen Anwendungen, in denen die vorgestellten Verfahren eingesetzt werden. Im einzelnen werden folgende Themenbereiche behandelt:

  • Bildaufnahme
  • Bildverbesserung
  • Segmentation und Merkmalsextraktion
  • Morphologie
  • Kantenextraktion
  • Segmentation und Anpassung von geometrischen Primitiven
  • Kamerakalibrierung
  • Template Matching
  • Stereo-Rekonstruktion
  • Radiometrische Kalibrierung

Folien zur Vorlesung

Die Folien zur Vorlesung werden rechtzeitig vor Beginn der jeweiligen Vorlesung in Moodle zur Verfügung gestellt.

Last edited 10.02.2017 16:33 by Carsten Steger